WebGL கணக்கீட்டு ஷேடர் டிஸ்பாட்ச் மேம்படுத்தல்: வேலைக்குழு அளவு ட்யூனிங்

கணக்கீட்டு ஷேடர்கள் (Compute shaders), WebGL-இன் ஒரு சக்திவாய்ந்த அம்சம், டெவலப்பர்கள் GPU-இன் மிகப்பெரிய இணைத்தன்மையை (parallelism) பொது-நோக்க கணக்கீட்டிற்காக (GPGPU) நேரடியாக ஒரு வலை உலாவியில் பயன்படுத்த அனுமதிக்கின்றன. இது பட செயலாக்கம் மற்றும் இயற்பியல் உருவகப்படுத்துதல்கள் முதல் தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் இயந்திர கற்றல் வரை பரந்த அளவிலான பணிகளை விரைவுபடுத்துவதற்கான வாய்ப்புகளைத் திறக்கிறது. இருப்பினும், கணக்கீட்டு ஷேடர்களுடன் உகந்த செயல்திறனை அடைவது வேலைக்குழு அளவு (workgroup size) என்பதைப் புரிந்துகொண்டு கவனமாக ட்யூன் செய்வதைப் பொறுத்தது, இது GPU-வில் கணக்கீடு எவ்வாறு பிரிக்கப்பட்டு செயல்படுத்தப்படுகிறது என்பதை ஆணையிடும் ஒரு முக்கியமான அளவுருவாகும்.

கணக்கீட்டு ஷேடர்கள் மற்றும் வேலைக்குழுக்களைப் புரிந்துகொள்ளுதல்

மேம்படுத்தல் நுட்பங்களுக்குள் நுழைவதற்கு முன், அடிப்படைகளைப் பற்றி ஒரு தெளிவான புரிதலை ஏற்படுத்துவோம்:

• கணக்கீட்டு ஷேடர்கள்: இவை GLSL (OpenGL Shading Language) மொழியில் எழுதப்பட்ட நிரல்களாகும், அவை நேரடியாக GPU-வில் இயங்குகின்றன. வழக்கமான வெர்டெக்ஸ் அல்லது பிராக்மென்ட் ஷேடர்களைப் போலல்லாமல், கணக்கீட்டு ஷேடர்கள் ரெண்டரிங் பைப்லைனுடன் இணைக்கப்படவில்லை மற்றும் தன்னிச்சையான கணக்கீடுகளைச் செய்ய முடியும்.
• டிஸ்பாட்ச் (Dispatch): ஒரு கணக்கீட்டு ஷேடரைத் தொடங்கும் செயல் டிஸ்பாட்சிங் என்று அழைக்கப்படுகிறது. gl.dispatchCompute(x, y, z) செயல்பாடு, ஷேடரை இயக்கும் வேலைக்குழுக்களின் மொத்த எண்ணிக்கையைக் குறிப்பிடுகிறது. இந்த மூன்று தருமதிப்புகள் டிஸ்பாட்ச் கிரிட்டின் பரிமாணங்களை வரையறுக்கின்றன.
• வேலைக்குழு (Workgroup): ஒரு வேலைக்குழு என்பது GPU-வின் ஒரு செயலாக்க அலகில் ஒரே நேரத்தில் இயங்கும் வேலை உருப்படிகளின் (threads என்றும் அழைக்கப்படும்) தொகுப்பாகும். வேலைக்குழுக்கள் ஒரு குழுவிற்குள் தரவைப் பகிர்வதற்கும் செயல்பாடுகளை ஒத்திசைப்பதற்கும் ஒரு வழிமுறையை வழங்குகின்றன.
• வேலை உருப்படி (Work Item): ஒரு வேலைக்குழுவிற்குள் கணக்கீட்டு ஷேடரின் ஒரு தனிப்பட்ட செயலாக்க நிகழ்வு. ஒவ்வொரு வேலை உருப்படிக்கும் அதன் வேலைக்குழுவிற்குள் ஒரு தனிப்பட்ட ஐடி உள்ளது, அதை உள்ளமைக்கப்பட்ட GLSL மாறியான gl_LocalInvocationID மூலம் அணுகலாம்.
• உலகளாவிய செயலாக்க ஐடி (Global Invocation ID): முழு டிஸ்பாட்சிலும் உள்ள ஒவ்வொரு வேலை உருப்படிக்குமான தனித்துவமான அடையாளங்காட்டி. இது gl_GlobalInvocationID (ஒட்டுமொத்த ஐடி) மற்றும் gl_LocalInvocationID (வேலைக்குழுவிற்குள் உள்ள ஐடி) ஆகியவற்றின் கலவையாகும்.

இந்த கருத்துகளுக்கு இடையிலான உறவை பின்வருமாறு சுருக்கமாகக் கூறலாம்: ஒரு டிஸ்பாட்ச் வேலைக்குழுக்களின் ஒரு கட்டத்தை (grid) துவக்குகிறது, மேலும் ஒவ்வொரு வேலைக்குழுவும் பல வேலை உருப்படிகளைக் கொண்டுள்ளது. கணக்கீட்டு ஷேடர் குறியீடு ஒவ்வொரு வேலை உருப்படியால் செய்யப்படும் செயல்பாடுகளை வரையறுக்கிறது, மேலும் GPU இந்த செயல்பாடுகளை இணையாக செயல்படுத்துகிறது, அதன் பல செயலாக்க மையங்களின் சக்தியைப் பயன்படுத்துகிறது.

உதாரணம்: ஒரு பெரிய படத்தை வடிகட்டியைப் பயன்படுத்த கணக்கீட்டு ஷேடரைப் பயன்படுத்தி செயலாக்குவதை கற்பனை செய்து பாருங்கள். நீங்கள் படத்தை டைல்களாகப் பிரிக்கலாம், அங்கு ஒவ்வொரு டைலும் ஒரு வேலைக்குழுவிற்கு ஒத்திருக்கும். ஒவ்வொரு வேலைக்குழுவிற்குள்ளும், தனிப்பட்ட வேலை உருப்படிகள் டைலுக்குள் உள்ள தனிப்பட்ட பிக்சல்களைச் செயலாக்கலாம். gl_LocalInvocationID ஆனது டைலுக்குள் பிக்சலின் நிலையைக் குறிக்கும், அதே நேரத்தில் டிஸ்பாட்ச் அளவு செயலாக்கப்படும் டைல்களின் (வேலைக்குழுக்கள்) எண்ணிக்கையை தீர்மானிக்கிறது.

வேலைக்குழு அளவு ட்யூனிங்கின் முக்கியத்துவம்

வேலைக்குழு அளவின் தேர்வு உங்கள் கணக்கீட்டு ஷேடர்களின் செயல்திறனில் ஆழமான தாக்கத்தை ஏற்படுத்துகிறது. தவறாக உள்ளமைக்கப்பட்ட வேலைக்குழு அளவு பின்வருவனவற்றிற்கு வழிவகுக்கும்:

• உகந்ததல்லாத GPU பயன்பாடு: வேலைக்குழு அளவு மிகவும் சிறியதாக இருந்தால், GPU-வின் செயலாக்க அலகுகள் குறைவாகப் பயன்படுத்தப்படலாம், இதன் விளைவாக ஒட்டுமொத்த செயல்திறன் குறையும்.
• அதிகரித்த மேல்நிலைச் செலவு: மிகவும் பெரிய வேலைக்குழுக்கள் அதிகரித்த வளப் போட்டி மற்றும் ஒத்திசைவு செலவுகள் காரணமாக மேல்நிலைச் செலவை அறிமுகப்படுத்தலாம்.
• நினைவக அணுகல் தடைகள்: ஒரு வேலைக்குழுவிற்குள் திறனற்ற நினைவக அணுகல் முறைகள் நினைவக அணுகல் தடைகளுக்கு வழிவகுக்கும், இது கணக்கீட்டை மெதுவாக்கும்.
• செயல்திறன் மாறுபாடு: வேலைக்குழு அளவு கவனமாக தேர்ந்தெடுக்கப்படாவிட்டால், வெவ்வேறு GPU-க்கள் மற்றும் டிரைவர்களில் செயல்திறன் கணிசமாக மாறுபடலாம்.

உங்கள் WebGL கணக்கீட்டு ஷேடர்களின் செயல்திறனை அதிகரிக்க உகந்த வேலைக்குழு அளவைக் கண்டறிவது எனவே முக்கியமானது. இந்த உகந்த அளவு வன்பொருள் மற்றும் பணிச்சுமையைச் சார்ந்தது, எனவே பரிசோதனை தேவைப்படுகிறது.

வேலைக்குழு அளவைப் பாதிக்கும் காரணிகள்

ஒரு குறிப்பிட்ட கணக்கீட்டு ஷேடருக்கான உகந்த வேலைக்குழு அளவைப் பல காரணிகள் பாதிக்கின்றன:

• GPU கட்டமைப்பு: வெவ்வேறு GPU-க்கள் வெவ்வேறு கட்டமைப்புகளைக் கொண்டுள்ளன, இதில் செயலாக்க அலகுகளின் எண்ணிக்கை, நினைவக அலைவரிசை மற்றும் கேச் அளவுகள் ஆகியவை அடங்கும். உகந்த வேலைக்குழு அளவு பெரும்பாலும் வெவ்வேறு GPU விற்பனையாளர்கள் (எ.கா., AMD, NVIDIA, Intel) மற்றும் மாடல்களில் வேறுபடும்.
• ஷேடர் சிக்கலான தன்மை: கணக்கீட்டு ஷேடர் குறியீட்டின் சிக்கலான தன்மையே உகந்த வேலைக்குழு அளவைப் பாதிக்கலாம். மிகவும் சிக்கலான ஷேடர்கள் நினைவக தாமதத்தை சிறப்பாக மறைக்க பெரிய வேலைக்குழுக்களிடமிருந்து பயனடையலாம்.
• நினைவக அணுகல் முறைகள்: கணக்கீட்டு ஷேடர் நினைவகத்தை அணுகும் விதம் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க பங்கைக் கொண்டுள்ளது. ஒருங்கிணைந்த நினைவக அணுகல் முறைகள் (ஒரு வேலைக்குழுவிற்குள் உள்ள வேலை உருப்படிகள் தொடர்ச்சியான நினைவக இடங்களை அணுகும்போது) பொதுவாக சிறந்த செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும்.
• தரவு சார்புநிலைகள்: ஒரு வேலைக்குழுவிற்குள் உள்ள வேலை உருப்படிகள் தரவைப் பகிரவோ அல்லது அவற்றின் செயல்பாடுகளை ஒத்திசைக்கவோ தேவைப்பட்டால், இது உகந்த வேலைக்குழு அளவைப் பாதிக்கும் மேல்நிலைச் செலவை அறிமுகப்படுத்தலாம். அதிகப்படியான ஒத்திசைவு சிறிய வேலைக்குழுக்களை சிறப்பாக செயல்பட வைக்கும்.
• WebGL வரம்புகள்: WebGL அதிகபட்ச வேலைக்குழு அளவிற்கு வரம்புகளை விதிக்கிறது. இந்த வரம்புகளை gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE), gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS), மற்றும் gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_COUNT) ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி நீங்கள் வினவலாம்.

வேலைக்குழு அளவு ட்யூனிங்கிற்கான உத்திகள்

இந்த காரணிகளின் சிக்கலான தன்மையைக் கருத்தில் கொண்டு, வேலைக்குழு அளவு ட்யூனிங்கிற்கு ஒரு முறையான அணுகுமுறை அவசியம். நீங்கள் பயன்படுத்தக்கூடிய சில உத்திகள் இங்கே:

1. பெஞ்ச்மார்க்கிங்குடன் தொடங்குங்கள்

எந்தவொரு மேம்படுத்தல் முயற்சியின் மூலக்கல்லும் பெஞ்ச்மார்க்கிங் ஆகும். வெவ்வேறு வேலைக்குழு அளவுகளுடன் உங்கள் கணக்கீட்டு ஷேடரின் செயல்திறனை அளவிட உங்களுக்கு நம்பகமான வழி தேவை. இதற்கு நீங்கள் ஒரு சோதனை சூழலை உருவாக்க வேண்டும், அங்கு உங்கள் கணக்கீட்டு ஷேடரை வெவ்வேறு வேலைக்குழு அளவுகளுடன் மீண்டும் மீண்டும் இயக்கலாம் மற்றும் செயலாக்க நேரத்தை அளவிடலாம். performance.now() ஐப் பயன்படுத்தி gl.dispatchCompute() அழைப்பிற்கு முன்னும் பின்னும் நேரத்தை அளவிடுவது ஒரு எளிய அணுகுமுறையாகும்.

உதாரணம்:

const workgroupSizeX = 8;
const workgroupSizeY = 8;
const workgroupSizeZ = 1;

gl.useProgram(computeProgram);
// யூனிஃபார்ம்கள் மற்றும் டெக்ஸ்சர்களை அமைக்கவும்

gl.dispatchCompute(width / workgroupSizeX, height / workgroupSizeY, 1);
gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT);
gl.finish(); // நேரத்தை அளவிடும் முன் நிறைவுறுவதை உறுதிசெய்யவும்

const startTime = performance.now();

for (let i = 0; i < numIterations; ++i) {
    gl.dispatchCompute(width / workgroupSizeX, height / workgroupSizeY, 1);
    gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT); // எழுதப்பட்டவை தெரிவதை உறுதிசெய்யவும்
    gl.finish();
}

const endTime = performance.now();
const elapsedTime = (endTime - startTime) / numIterations;
console.log(`வேலைக்குழு அளவு (${workgroupSizeX}, ${workgroupSizeY}, ${workgroupSizeZ}): ${elapsedTime.toFixed(2)} ms`);

பெஞ்ச்மார்க்கிங்கிற்கான முக்கியக் கருத்துக்கள்:

• வார்ம்-அப் (Warm-up): அளவீடுகளைத் தொடங்குவதற்கு முன் கணக்கீட்டு ஷேடரை சில முறை இயக்கவும், இது GPU-வை சூடாக்க மற்றும் ஆரம்ப செயல்திறன் ஏற்ற இறக்கங்களைத் தவிர்க்க உதவும்.
• பல மறுசெய்கைகள் (Multiple Iterations): கணக்கீட்டு ஷேடரை பலமுறை இயக்கி, சத்தம் மற்றும் அளவீட்டுப் பிழைகளின் தாக்கத்தைக் குறைக்க செயலாக்க நேரங்களின் சராசரியைக் கண்டறியவும்.
• ஒத்திசைவு: செயலாக்க நேரத்தை அளவிடுவதற்கு முன், கணக்கீட்டு ஷேடர் செயலாக்கத்தை முடித்துவிட்டது மற்றும் அனைத்து நினைவக எழுத்துக்களும் தெரியும் என்பதை உறுதிப்படுத்த gl.memoryBarrier() மற்றும் gl.finish() ஐப் பயன்படுத்தவும். இவை இல்லாமல், தெரிவிக்கப்பட்ட நேரம் உண்மையான கணக்கீட்டு நேரத்தை துல்லியமாக பிரதிபலிக்காது.
• மீண்டும் உருவாக்கக்கூடிய தன்மை (Reproducibility): முடிவுகளில் மாறுபாட்டைக் குறைக்க, பெஞ்ச்மார்க் சூழல் வெவ்வேறு இயக்கங்களில் ஒரே மாதிரியாக இருப்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.

2. வேலைக்குழு அளவுகளை முறையாக ஆராய்தல்

நீங்கள் ஒரு பெஞ்ச்மார்க்கிங் அமைப்பைப் பெற்றவுடன், நீங்கள் வெவ்வேறு வேலைக்குழு அளவுகளை ஆராயத் தொடங்கலாம். வேலைக்குழுவின் ஒவ்வொரு பரிமாணத்திற்கும் 2-இன் அடுக்குகளை (எ.கா., 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, ...) முயற்சிப்பது ஒரு நல்ல தொடக்கப் புள்ளியாகும். WebGL ஆல் விதிக்கப்பட்ட வரம்புகளைக் கருத்தில் கொள்வதும் முக்கியம்.

உதாரணம்:

const maxWidthgroupSize = gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE)[0];
const maxHeightgroupSize = gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE)[1];
const maxZWorkgroupSize = gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE)[2];

for (let x = 1; x <= maxWidthgroupSize; x *= 2) {
    for (let y = 1; y <= maxHeightgroupSize; y *= 2) {
        for (let z = 1; z <= maxZWorkgroupSize; z *= 2) {
            if (x * y * z <= gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS)) {
              // x, y, z-ஐ உங்கள் வேலைக்குழு அளவாக அமைத்து பெஞ்ச்மார்க் செய்யவும்.
            }
        }
    }
}

இந்த புள்ளிகளைக் கவனியுங்கள்:

• உள்ளூர் நினைவகப் பயன்பாடு (Local Memory Usage): உங்கள் கணக்கீட்டு ஷேடர் கணிசமான அளவு உள்ளூர் நினைவகத்தைப் (ஒரு வேலைக்குழுவிற்குள் பகிரப்பட்ட நினைவகம்) பயன்படுத்தினால், கிடைக்கும் உள்ளூர் நினைவகத்தை மீறுவதைத் தவிர்க்க நீங்கள் வேலைக்குழு அளவைக் குறைக்க வேண்டியிருக்கும்.
• பணிச்சுமைப் பண்புகள்: உங்கள் பணிச்சுமையின் தன்மை உகந்த வேலைக்குழு அளவைப் பாதிக்கலாம். எடுத்துக்காட்டாக, உங்கள் பணிச்சுமையில் நிறைய கிளைத்தல் அல்லது நிபந்தனைக்குட்பட்ட செயலாக்கம் இருந்தால், சிறிய வேலைக்குழுக்கள் திறமையானதாக இருக்கலாம்.
• மொத்த வேலை உருப்படிகளின் எண்ணிக்கை: GPU-வை முழுமையாகப் பயன்படுத்த மொத்த வேலை உருப்படிகளின் எண்ணிக்கை (gl.dispatchCompute(x, y, z) * workgroupSizeX * workgroupSizeY * workgroupSizeZ) போதுமானது என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். மிகக் குறைவான வேலை உருப்படிகளை டிஸ்பாட்ச் செய்வது பயன்பாட்டுக் குறைவுக்கு வழிவகுக்கும்.

3. நினைவக அணுகல் முறைகளை பகுப்பாய்வு செய்தல்

முன்னர் குறிப்பிட்டபடி, நினைவக அணுகல் முறைகள் செயல்திறனில் ஒரு முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. சிறப்பாக, ஒரு வேலைக்குழுவிற்குள் உள்ள வேலை உருப்படிகள் நினைவக அலைவரிசையை அதிகரிக்க தொடர்ச்சியான நினைவக இடங்களை அணுக வேண்டும். இது ஒருங்கிணைந்த நினைவக அணுகல் (coalesced memory access) என அழைக்கப்படுகிறது.

உதாரணம்:

நீங்கள் ஒரு 2D படத்தை செயலாக்கும் ஒரு சூழ்நிலையைக் கவனியுங்கள். ஒவ்வொரு வேலை உருப்படியும் ஒரு பிக்சலை செயலாக்கப் பொறுப்பாக இருந்தால், ஒரு 2D கட்டத்தில் (எ.கா., 8x8) அமைக்கப்பட்ட ஒரு வேலைக்குழு மற்றும் வரிசை-முதன்மை வரிசையில் பிக்சல்களை அணுகுவது ஒருங்கிணைந்த நினைவக அணுகலைக் காண்பிக்கும். இதற்கு மாறாக, நெடுவரிசை-முதன்மை வரிசையில் பிக்சல்களை அணுகுவது, திறனற்றதான, இடைவெளி கொண்ட நினைவக அணுகலுக்கு வழிவகுக்கும்.

நினைவக அணுகலை மேம்படுத்துவதற்கான நுட்பங்கள்:

• தரவுக் கட்டமைப்புகளை மறுசீரமைத்தல்: ஒருங்கிணைந்த நினைவக அணுகலை ஊக்குவிக்க உங்கள் தரவுக் கட்டமைப்புகளை மறுசீரமைக்கவும்.
• உள்ளூர் நினைவகத்தைப் பயன்படுத்துதல்: தரவை உள்ளூர் நினைவகத்தில் (வேலைக்குழுவிற்குள் பகிரப்பட்ட நினைவகம்) நகலெடுத்து, உள்ளூர் நகலில் கணக்கீடுகளைச் செய்யவும். இது உலகளாவிய நினைவக அணுகல்களின் எண்ணிக்கையை கணிசமாகக் குறைக்கும்.
• இடைவெளியை மேம்படுத்துதல் (Optimize Stride): இடைவெளி கொண்ட நினைவக அணுகல் தவிர்க்க முடியாததாக இருந்தால், இடைவெளியைக் குறைக்க முயற்சிக்கவும்.

4. ஒத்திசைவு மேல்நிலைச் செலவைக் குறைத்தல்

barrier() மற்றும் அணு செயல்பாடுகள் போன்ற ஒத்திசைவு வழிமுறைகள், ஒரு வேலைக்குழுவிற்குள் உள்ள வேலை உருப்படிகளின் செயல்களை ஒருங்கிணைக்கத் தேவை. இருப்பினும், அதிகப்படியான ஒத்திசைவு கணிசமான மேல்நிலைச் செலவை அறிமுகப்படுத்தி செயல்திறனைக் குறைக்கும்.

ஒத்திசைவு மேல்நிலைச் செலவைக் குறைப்பதற்கான நுட்பங்கள்:

• சார்புநிலைகளைக் குறைத்தல்: வேலை உருப்படிகளுக்கு இடையேயான தரவுச் சார்புநிலைகளைக் குறைக்க உங்கள் கணக்கீட்டு ஷேடர் குறியீட்டை மறுசீரமைக்கவும்.
• அலை-நிலை செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்துதல் (Wave-Level Operations): சில GPU-க்கள் அலை-நிலை செயல்பாடுகளை (துணைக் குழு செயல்பாடுகள் என்றும் அழைக்கப்படுகின்றன) ஆதரிக்கின்றன, இது ஒரு அலைக்குள் (வன்பொருளால் வரையறுக்கப்பட்ட வேலை உருப்படிகளின் குழு) உள்ள வேலை உருப்படிகளை வெளிப்படையான ஒத்திசைவு இல்லாமல் தரவைப் பகிர அனுமதிக்கிறது.
• அணு செயல்பாடுகளை கவனமாகப் பயன்படுத்துதல்: அணு செயல்பாடுகள் பகிரப்பட்ட நினைவகத்தில் அணு புதுப்பிப்புகளைச் செய்ய ஒரு வழியை வழங்குகின்றன. இருப்பினும், அவை விலை உயர்ந்தவை, குறிப்பாக ஒரே நினைவக இருப்பிடத்திற்கான போட்டி இருக்கும்போது. முடிவுகளைக் குவிக்க உள்ளூர் நினைவகத்தைப் பயன்படுத்துவது போன்ற மாற்று அணுகுமுறைகளைக் கருத்தில் கொண்டு, பின்னர் வேலைக்குழுவின் முடிவில் ஒரு ஒற்றை அணு புதுப்பிப்பைச் செய்யவும்.

5. தகவமைப்பு வேலைக்குழு அளவு ட்யூனிங்

உள்ளீட்டுத் தரவு மற்றும் தற்போதைய GPU சுமையைப் பொறுத்து உகந்த வேலைக்குழு அளவு மாறுபடலாம். சில சந்தர்ப்பங்களில், இந்த காரணிகளின் அடிப்படையில் வேலைக்குழு அளவை மாறும் வகையில் சரிசெய்வது நன்மை பயக்கும். இது தகவமைப்பு வேலைக்குழு அளவு ட்யூனிங் (adaptive workgroup size tuning) என்று அழைக்கப்படுகிறது.

உதாரணம்:

நீங்கள் வெவ்வேறு அளவிலான படங்களைச் செயலாக்குகிறீர்கள் என்றால், டிஸ்பாட்ச் செய்யப்பட்ட வேலைக்குழுக்களின் எண்ணிக்கை பட அளவிற்கு விகிதாசாரமாக இருப்பதை உறுதிசெய்ய வேலைக்குழு அளவை சரிசெய்யலாம். மாற்றாக, நீங்கள் GPU சுமையைக் கண்காணித்து, GPU ஏற்கனவே அதிக சுமையுடன் இருந்தால் வேலைக்குழு அளவைக் குறைக்கலாம்.

செயல்படுத்தல் பரிசீலனைகள்:

• மேல்நிலைச் செலவு: தகவமைப்பு வேலைக்குழு அளவு ட்யூனிங், செயல்திறனை அளவிட மற்றும் வேலைக்குழு அளவை மாறும் வகையில் சரிசெய்ய வேண்டியதன் காரணமாக மேல்நிலைச் செலவை அறிமுகப்படுத்துகிறது. இந்த மேல்நிலைச் செலவு சாத்தியமான செயல்திறன் ஆதாயங்களுடன் ஒப்பிடப்பட வேண்டும்.
• ஹியூரிஸ்டிக்ஸ் (Heuristics): வேலைக்குழு அளவை சரிசெய்வதற்கான ஹியூரிஸ்டிக்ஸ் தேர்வு செயல்திறனை கணிசமாக பாதிக்கும். உங்கள் குறிப்பிட்ட பணிச்சுமைக்கு சிறந்த ஹியூரிஸ்டிக்ஸைக் கண்டுபிடிக்க கவனமான பரிசோதனை தேவை.

நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் வழக்கு ஆய்வுகள்

நிஜ உலக சூழ்நிலைகளில் வேலைக்குழு அளவு ட்யூனிங் செயல்திறனை எவ்வாறு பாதிக்கலாம் என்பதற்கான சில நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகளைப் பார்ப்போம்:

எடுத்துக்காட்டு 1: பட வடிகட்டுதல்

ஒரு படத்திற்கு மங்கலான வடிப்பானைப் பயன்படுத்தும் ஒரு கணக்கீட்டு ஷேடரைக் கவனியுங்கள். அப்பாவித்தனமான அணுகுமுறை ஒரு சிறிய வேலைக்குழு அளவை (எ.கா., 1x1) பயன்படுத்துவதையும், ஒவ்வொரு வேலை உருப்படியும் ஒரு பிக்சலை செயலாக்குவதையும் உள்ளடக்கியிருக்கலாம். இருப்பினும், ஒருங்கிணைந்த நினைவக அணுகல் இல்லாததால் இந்த அணுகுமுறை மிகவும் திறனற்றது.

வேலைக்குழு அளவை 8x8 அல்லது 16x16 ஆக அதிகரித்து, வேலைக்குழுவை பட பிக்சல்களுடன் ஒத்துப்போகும் ஒரு 2D கட்டத்தில் அமைப்பதன் மூலம், நாம் ஒருங்கிணைந்த நினைவக அணுகலை அடையலாம் மற்றும் செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்தலாம். மேலும், தொடர்புடைய பிக்சல்களின் அண்டைப் பகுதியை பகிரப்பட்ட உள்ளூர் நினைவகத்தில் நகலெடுப்பது தேவையற்ற உலகளாவிய நினைவக அணுகல்களைக் குறைப்பதன் மூலம் வடிகட்டுதல் செயல்பாட்டை விரைவுபடுத்தும்.

எடுத்துக்காட்டு 2: துகள் உருவகப்படுத்துதல்

ஒரு துகள் உருவகப்படுத்துதலில், ஒவ்வொரு துகளின் நிலை மற்றும் வேகத்தைப் புதுப்பிக்க ஒரு கணக்கீட்டு ஷேடர் பெரும்பாலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. உகந்த வேலைக்குழு அளவு துகள்களின் எண்ணிக்கை மற்றும் புதுப்பிப்பு தர்க்கத்தின் சிக்கலான தன்மையைப் பொறுத்தது. புதுப்பிப்பு தர்க்கம் ஒப்பீட்டளவில் எளிமையானதாக இருந்தால், இணையாக அதிக துகள்களைச் செயலாக்க ஒரு பெரிய வேலைக்குழு அளவு பயன்படுத்தப்படலாம். இருப்பினும், புதுப்பிப்பு தர்க்கத்தில் நிறைய கிளைத்தல் அல்லது நிபந்தனைக்குட்பட்ட செயலாக்கம் இருந்தால், சிறிய வேலைக்குழுக்கள் திறமையானதாக இருக்கலாம்.

மேலும், துகள்கள் ஒன்றுடன் ஒன்று தொடர்பு கொண்டால் (எ.கா., மோதல் கண்டறிதல் அல்லது விசைப் புலங்கள் மூலம்), துகள் புதுப்பிப்புகள் சரியாக செய்யப்படுவதை உறுதிசெய்ய ஒத்திசைவு வழிமுறைகள் தேவைப்படலாம். வேலைக்குழு அளவைத் தேர்ந்தெடுக்கும்போது இந்த ஒத்திசைவு வழிமுறைகளின் மேல்நிலைச் செலவைக் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ள வேண்டும்.

வழக்கு ஆய்வு: ஒரு WebGL ரே டிரேசரை மேம்படுத்துதல்

பெர்லினில் WebGL அடிப்படையிலான ரே டிரேசரில் பணிபுரியும் ஒரு திட்டக் குழு ஆரம்பத்தில் மோசமான செயல்திறனைக் கண்டது. அவர்களின் ரெண்டரிங் பைப்லைனின் மையம், கதிர் வெட்டுக்களின் அடிப்படையில் ஒவ்வொரு பிக்சலின் நிறத்தைக் கணக்கிட ஒரு கணக்கீட்டு ஷேடரை பெரிதும் நம்பியிருந்தது. சுயவிவரப்படுத்திய பிறகு, வேலைக்குழு அளவு ஒரு குறிப்பிடத்தக்க தடையாக இருப்பதை அவர்கள் கண்டுபிடித்தனர். அவர்கள் (4, 4, 1) என்ற வேலைக்குழு அளவுடன் தொடங்கினர், இது பல சிறிய வேலைக்குழுக்களுக்கும், குறைவாகப் பயன்படுத்தப்பட்ட GPU வளங்களுக்கும் வழிவகுத்தது.

பின்னர் அவர்கள் வெவ்வேறு வேலைக்குழு அளவுகளுடன் முறையாக பரிசோதனை செய்தனர். என்விடியா GPU-க்களில் (8, 8, 1) என்ற வேலைக்குழு அளவு செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்துவதையும், ஆனால் சில ஏஎம்டி GPU-க்களில் உள்ளூர் நினைவக வரம்புகளை மீறுவதால் சிக்கல்களை ஏற்படுத்துவதையும் அவர்கள் கண்டறிந்தனர். இதை நிவர்த்தி செய்ய, கண்டறியப்பட்ட GPU விற்பனையாளரின் அடிப்படையில் ஒரு வேலைக்குழு அளவு தேர்வை அவர்கள் செயல்படுத்தினர். இறுதிச் செயலாக்கம் என்விடியாவிற்கு (8, 8, 1) மற்றும் ஏஎம்டிக்கு (4, 4, 1) பயன்படுத்தியது. அவர்கள் தங்கள் கதிர்-பொருள் வெட்டு சோதனைகளையும் வேலைக்குழுக்களில் பகிரப்பட்ட நினைவகப் பயன்பாட்டையும் மேம்படுத்தினர், இது ரே டிரேசரை உலாவியில் பயன்படுத்தக்கூடியதாக மாற்ற உதவியது. இது ரெண்டரிங் நேரத்தை வியத்தகு முறையில் மேம்படுத்தியது மற்றும் வெவ்வேறு GPU மாடல்களில் அதை நிலையானதாக மாற்றியது.

சிறந்த நடைமுறைகள் மற்றும் பரிந்துரைகள்

WebGL கணக்கீட்டு ஷேடர்களில் வேலைக்குழு அளவு ட்யூனிங்கிற்கான சில சிறந்த நடைமுறைகள் மற்றும் பரிந்துரைகள் இங்கே:

• பெஞ்ச்மார்க்கிங்குடன் தொடங்குங்கள்: வெவ்வேறு வேலைக்குழு அளவுகளுடன் உங்கள் கணக்கீட்டு ஷேடரின் செயல்திறனை அளவிட ஒரு பெஞ்ச்மார்க்கிங் அமைப்பை உருவாக்குவதன் மூலம் எப்போதும் தொடங்குங்கள்.
• WebGL வரம்புகளைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்: WebGL ஆல் அதிகபட்ச வேலைக்குழு அளவு மற்றும் டிஸ்பாட்ச் செய்யக்கூடிய மொத்த வேலை உருப்படிகளின் எண்ணிக்கையில் விதிக்கப்பட்ட வரம்புகளைப் பற்றி அறிந்திருங்கள்.
• GPU கட்டமைப்பைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்: வேலைக்குழு அளவைத் தேர்ந்தெடுக்கும்போது இலக்கு GPU-வின் கட்டமைப்பைக் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ளுங்கள்.
• நினைவக அணுகல் முறைகளை பகுப்பாய்வு செய்யுங்கள்: நினைவக அலைவரிசையை அதிகரிக்க ஒருங்கிணைந்த நினைவக அணுகல் முறைகளுக்கு முயற்சி செய்யுங்கள்.
• ஒத்திசைவு மேல்நிலைச் செலவைக் குறைத்தல்: ஒத்திசைவின் தேவையைக் குறைக்க வேலை உருப்படிகளுக்கு இடையேயான தரவுச் சார்புநிலைகளைக் குறைக்கவும்.
• உள்ளூர் நினைவகத்தை புத்திசாலித்தனமாகப் பயன்படுத்துங்கள்: உலகளாவிய நினைவக அணுகல்களின் எண்ணிக்கையைக் குறைக்க உள்ளூர் நினைவகத்தைப் பயன்படுத்தவும்.
• முறையாக பரிசோதனை செய்யுங்கள்: வெவ்வேறு வேலைக்குழு அளவுகளை முறையாக ஆராய்ந்து செயல்திறனில் அவற்றின் தாக்கத்தை அளவிடவும்.
• உங்கள் குறியீட்டை சுயவிவரப்படுத்துங்கள்: செயல்திறன் தடைகளைக் கண்டறியவும், உங்கள் கணக்கீட்டு ஷேடர் குறியீட்டை மேம்படுத்தவும் சுயவிவரக் கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும்.
• பல சாதனங்களில் சோதிக்கவும்: வெவ்வேறு GPU-க்கள் மற்றும் டிரைவர்களில் அது நன்றாக செயல்படுவதை உறுதிசெய்ய உங்கள் கணக்கீட்டு ஷேடரை பல்வேறு சாதனங்களில் சோதிக்கவும்.
• தகவமைப்பு ட்யூனிங்கைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்: உள்ளீட்டுத் தரவு மற்றும் GPU சுமையின் அடிப்படையில் வேலைக்குழு அளவை மாறும் வகையில் சரிசெய்வதற்கான சாத்தியத்தை ஆராயுங்கள்.
• உங்கள் கண்டுபிடிப்புகளை ஆவணப்படுத்துங்கள்: நீங்கள் சோதித்த வேலைக்குழு அளவுகள் மற்றும் நீங்கள் பெற்ற செயல்திறன் முடிவுகளை ஆவணப்படுத்துங்கள். இது எதிர்காலத்தில் வேலைக்குழு அளவு ட்யூனிங் பற்றி தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க உதவும்.

முடிவுரை

செயல்திறனுக்காக WebGL கணக்கீட்டு ஷேடர்களை மேம்படுத்துவதில் வேலைக்குழு அளவு ட்யூனிங் ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும். உகந்த வேலைக்குழு அளவைப் பாதிக்கும் காரணிகளைப் புரிந்துகொண்டு, ட்யூனிங்கிற்கு ஒரு முறையான அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், நீங்கள் GPU-வின் முழு திறனையும் திறந்து, உங்கள் கணக்கீடு-தீவிர வலை பயன்பாடுகளுக்கு குறிப்பிடத்தக்க செயல்திறன் ஆதாயங்களை அடையலாம்.

உகந்த வேலைக்குழு அளவு குறிப்பிட்ட பணிச்சுமை, இலக்கு GPU கட்டமைப்பு மற்றும் உங்கள் கணக்கீட்டு ஷேடரின் நினைவக அணுகல் முறைகளைப் பெரிதும் சார்ந்தது என்பதை நினைவில் கொள்ளுங்கள். எனவே, உங்கள் பயன்பாட்டிற்கு சிறந்த வேலைக்குழு அளவைக் கண்டுபிடிக்க கவனமான பரிசோதனை மற்றும் சுயவிவரப்படுத்தல் அவசியம். இந்தக் கட்டுரையில் கோடிட்டுக் காட்டப்பட்டுள்ள சிறந்த நடைமுறைகள் மற்றும் பரிந்துரைகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலம், உங்கள் WebGL கணக்கீட்டு ஷேடர்களின் செயல்திறனை அதிகரிக்கலாம் மற்றும் ஒரு மென்மையான, அதிக பதிலளிக்கக்கூடிய பயனர் அனுபவத்தை வழங்கலாம்.

நீங்கள் WebGL கணக்கீட்டு ஷேடர்களின் உலகை தொடர்ந்து ஆராயும்போது, இங்கு விவாதிக்கப்பட்ட நுட்பங்கள் வெறும் தத்துவார்த்த கருத்துக்கள் அல்ல என்பதை நினைவில் கொள்ளுங்கள். அவை நிஜ உலகப் பிரச்சினைகளைத் தீர்க்கவும், புதுமையான வலை பயன்பாடுகளை உருவாக்கவும் நீங்கள் பயன்படுத்தக்கூடிய நடைமுறைக் கருவிகளாகும். எனவே, மூழ்கி, பரிசோதனை செய்து, மேம்படுத்தப்பட்ட கணக்கீட்டு ஷேடர்களின் சக்தியைக் கண்டறியுங்கள்!